基于概率精英差分和自适应黄金正弦的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法收敛速度慢和寻优精度低的缺点,提出一种基于概率精英差分和自适应黄金正弦的鲸鱼优化算法。基于最大最小思想优化拉丁超立方体抽样来初始化鲸鱼种群,使初始种群分布更加均匀,拥有更好的全局搜索能力;提出融合余弦自适应算子的黄金正弦算法改进鲸鱼的螺旋更新,加快收敛速度,提高收敛精度;设计概率精英差分变异方法并进行贪婪选择,优化算法流程,增强算法跳出陷入局部最优的能力。选取4个单峰测试函数、4个多峰测试函数和5个多最优解的多模态测试函数与主流优化算法进行对比实验,实验结果表明,该算法具有更高的寻优精度、更快的收敛速度以及更优的全局搜索能力,通过消融实验验证了该算法改进策略的有效性。

基于惯性权重调整的果蝇优化算法在WSN中的应用

目的:针对无线传感器网络随机部署节点的区域覆盖和传感器节点能量消耗问题,提出一种基于惯性权重余弦自适应调整策略的改进果蝇优化算法。方法:该算法在果蝇优化算法基础上,通过引入惯性权重的学习因子调整策略,在线调整算法的搜索步长。结果:增强了果蝇个体的自适应性及全局搜索能力,从而实现全局最优。结论:仿真实验表明,提出的改进果蝇优化算法不仅提高了收敛速度和全局搜索能力,还显著提升了WSN的覆盖率。

基于改进BBO算法和模糊期望效果的反导武器目标分配建模与实现

针对现有反导武器目标分配(weapon target allocation,WTA)由于忽略射击有利度和目标意图价值的不确定特征,而造成目标错分、漏分的问题,引入模糊期望理论,构建基于模糊期望效果的最大化费效比反导WTA模型。针对模型特点,提出基于改进型生物地理优化(improved biogeography-based optimization,IBBO)算法。该算法采用基于整数的矩阵编码方式,通过余弦动态自适应策略改进迁移操作。同时,引入共生生物搜索(symbiotic organisms search,SOS)算法中相互作用思想,设计基于共生策略的变异操作。此外,在IBBO算法基础上结合模糊模拟形成混合智能算法,对模型进行求解。仿真实例表明,所提算法较好地协调了集约化和多样化的能力,提升了求解的精度与效率,满足不确定环境下反导辅助决策对求解精度和时效性的要求。